CN109949382B - 一种基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于机器学***滑不同图层的接缝和边缘,生成最终的特征近似的图片,实现解压缩。本发明压缩比率超大。可满足现有图片存储的需要。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法。
背景技术
现代社会出于大数据时代,现有的图片随着像素越来越高,其存储量也越来越大,导致整体图片数据存储量过大,给图片保存、转移造成诸多不变。为了便于转移,通常会压缩图片,现有的无损压缩能力有限。而有损压缩压缩比率也仅仅有两个数量级。实际状况中,有许多图片并不需要保存图片细节,但是却在压缩过程中无法避开细节,相对而言,压缩比率不是很理想。
如一个1M大小的原生图片raw格式文件,压缩为png格式约为200k,压缩为jpg格式约为60k。仍然不能很好的满足使用的需求。
发明内容
本发明为解决现有技术在使用中,存在着图片存储量过大的问题,提供一种基的于机器学习可保留图片的特征,可以获得超大压缩比率,实现图片高密度压缩解压缩的方法。
本发明解决现有问题技术方案是:一种基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,步骤如下,
a)、构建一智能学习模型,模型识别图像中的各个关键元素,然后筛选出相关的特征。
b)填充图片,剩下背景图Image(b),然后存储识别出的特征和关键元素,将压缩后的背景图层存储,最终得到压缩后的图片。
c)、解压缩,调取关键元素,从元素库中匹配元素原型,然后根据元素的位置将元素还原到图像的位置,依次还原多个元素。
d)、依据每个元素的特征,将元素库中调取的元素进行精细的变形和位置还原;
e)、在背景库中抽取背景再现。
f)、使用高斯模糊,模糊叠加边缘处的缝隙,平滑不同图层的接缝和边缘。
h)、生成最终的特征近似的图片,实现解压缩。
作为进一步改进,所述的步骤a)包括构建一智能学习模型,输入图像Image,模型通过深度学习获取图像中存在的元素集合{f1,f2,…,fn},然后拆分图像,分别标记所有特征元素集合的坐标和相对位置生成坐标集合{p1,p2,…,pn},生成要素集合{s};针对集合{S}中的任意一个元素,按照其坐标和尺寸从原始图片Image中截取对应的子图,原图Image中将会存在丢失特征图片要素的空洞,用周围背景插值来实现漏洞的空白。
作为进一步改进,所述的元素集合包括、长宽width、height、每个像素点的明度和色彩范围R、图像Image可以构成width*height的矩阵,设定该矩阵为一个集合{Input}。
所述的模型记为model,所述的模型model的输入设置为一个二维向量,尺寸设置为Size=Size(width)*Size(height),所述的Size(x)方法将{Input}矩阵尺寸限定在可以接受的范围。
将Input输入模型model中,得到输出为一个特征比率向量Possibility、特征坐标向量Position、尺寸向量Para、特征标签向量Label,所述的向量均为一位向量,长度都为识别出的特征个数Number(features)。
分别对位取出Possibility、position、para、label中的每个单元,合并为一个元素s=(poss,posi,para,l),这些元素合并为要素集合{S}。
所述的对于特征元素s=(poss,posi,para,l)对应的空白,将在空白边缘L(fix)的范围内分别选取背景的像素点色度、明度,设置单次修补覆盖的面积为S(fix),取均值等于S(fix)范围内色度、明度算术平均u、标准差o的二维高斯分布,并做高斯插值;完成后,选取新的S{i},用i的方法对剩余的空白进行插值,重复选取新的S{i},用i的方法对剩余的空白进行插值的步骤,直到所有空白被填充;再选取下一个特征s=(poss,posi,para,l),重复I再选取下一个特征s=(poss,posi,para,l)的操作,直到集合{S}对应全部特征留下的空白被填充。
作为进一步改进,所述的步骤b)包括识别特征、存储特征、识别背景、存储背景;所述的识别特征包括对于集合{S},提取出每个元素s=(poss,posi,para,l),将s的标签为l,将s对应在原图中的图像片段记为Image-s,以标签l为基准,在图像库中所有等同于l标签的图像生成集合{image-s},其中每个元素记为image-sc;使用图像相似比对模型model-sim,输入image-s和image-sc,获得相似度sim;使image-s与{image-s}集合中的全部元素做iii中的比对,选取sim最大的那个image-sc,记录image-sc的序号Seq-sc;将Seq-sc元素***s=(poss,posi,para,l)元素中,这时有元素s=(poss,posi,para,l,seq-sc)。
所述的存储特征包括对于集合{S},每个元素s,存储子元素posi para seq-sc l。
所述的识别背景包括对于填充后的背景图Image(b),使用model模型识别背景图Image(b)特征,同样可以得到结果(poss,posi,para,l),选取poss值最大的那个元素,记录元素为Sb=(poss,posi,para,l);在Sb中,以标签l在背景数据库中取出所有背景图片,使用模型model-sim逐个比对,选取sim值最大的背景图片image-b-sim,记录序号为Seq-b,将Seq-b***Sb元素,得到新元素Sb=(poss,posi,para,l,seq-b)。
所述的存储背景包括对于元素Sb=(poss,posi,para,l,seq-b),存储paralseq-b三个子元素;对于背景图,获得整张图片全部像素的色彩算术均值ub,获得全部像素的明度算术均值ur;存储ubur两个数值;最终得到压缩后的图片为({S(posi,para,l,seq-sc)},Sb(para,l,seq-b),ub,ur)。
作为进一步改进,所述的步骤c)包括解压缩特征、解压缩背景;所述的解压缩特征包括;取出压缩图片文件中的集合{S(posi,para,l,seq-sc)},其中每个元素记为s=(posi,para,l,seq-sc);对于元素s,其子元素seq-sc,按照序号在特征图数据库中寻找对应的特征图片,记为image-f;重复步骤ii,得到集合{S}中全部元素对应的image-f。
解压缩背景包括取出压缩图片文件中的元素Sb、ub、ur;按照图像尺寸创建一个width*height的图像,图像的填充色为ub,明度为ur,此图像记作image-bb。
作为进一步改进,所述的步骤d)精细的变形和位置还原包括特征变形、特征还原。
作为进一步改进,所述的步骤e)包括还原背景,所述的还原背景包括对于元素Sb、ub、ur,在Sb中子元素为seq-b、l,在标签l对应的背景库中寻找序号为seq-b的背景,记为image-sb;对image-sb按照尺寸width*height进行放大缩小;将image-bb叠加到image-sb上。
作为进一步改进,所述的步骤f)使用高斯模糊,模糊image-sb、image-bb、image-f叠加边缘处的缝隙,平滑不同图层的接缝和边缘。
本发明与现有技术相比较,通过构建一智能学***滑不同图层的接缝和边缘,生成最终的特征近似的图片,实现解压缩。其有益效果是,本发明压缩比率超大。可满足现有图片存储的需要。
本发明以一个1M大小的原生图片raw格式文件举例。一般的图片压缩方法可以压缩文件到5k~10k;但是,一整图片有的特征却是有限的,假设只有10个特征,那么算上特征属性,经过特征压缩的图片只有100~300的大小,仅仅约为raw文件的0.00002,约为png文件的0.0001,约为jpg文件的0.003,约为有损jpg文件的0.027。
附图说明
图1是本发明的压缩结构框图。
图2是本发明的解压缩结构框图。
具体实施方式
参见图1,一种基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,步骤如下,
a)、构建一智能学习模型model,模型model识别图像中的各个关键元素,如特征1、2、3,然后筛选出相关的特征。
b)填充图片,剩下背景图Image(b),然后存储识别出的特征和关键元素,将压缩后的背景图层存储,最终得到压缩后的图片。
c)、解压缩,调取关键元素,如背景信息、特征信息,从元素库中匹配元素原型,然后根据元素的位置将元素还原到图像的位置,依次还原多个元素。
d)、依据每个元素的特征,将元素库中调取的元素进行精细的变形和位置还原;
e)、在背景库中抽取背景再现。
f)、使用高斯模糊,模糊叠加边缘处的缝隙,平滑不同图层的接缝和边缘。
h)、生成最终的特征近似的图片,实现解压缩。
其中,具体到步骤a)中,包括构建一智能学习模型,输入图像Image,模型通过深度学习获取图像中存在的元素集合{f1,f2,…,fn},然后拆分图像,分别标记所有特征元素集合的坐标和相对位置生成坐标集合{p1,p2,…,pn},生成要素集合{s}。
如图像A,长宽分别为width、height,其中每个像素点的明度和色彩范围设置为R,那么一张图片的大小记为width*height*R,以R作为元素,那么图像Image可以看做一个width*height的矩阵,我们设定这个矩阵为一个集合,记作输入矩阵集合{Input}。
设计图像识别模型,可采用现有的技术任何机器学习平台和框架,如inception系列和Res系列、inception-v2、inception-v3、ResNet Adam等,采用现有意志的任何第三方图片识别服务。
使用的识别模型记为model。模型model的输入设置为一个二维向量,尺寸设置为Size=Size(width)*Size(height),Size(x)方法将{Input}矩阵尺寸限定在可以接受的范围。
将Input输入模型model中,得到输出为一个特征比率向量Possibility、特征坐标向量Position、尺寸向量Para、特征标签向量Label,所述的向量均为一位向量,长度都为识别出的特征个数Number(features)。
分别对位取出Possibility、position、para、label中的每个单元,合并为一个元素s=(poss,posi,para,l),这些元素合并为要素集合{S}。
针对集合{S}中的任意一个元素,按照其坐标和尺寸从原始图片Image中截取对应的子图,原图Image中将会存在丢失特征图片要素的空洞,用周围背景插值来实现漏洞的空白。
具体为对于特征元素s=(poss,posi,para,l)对应的空白,将在空白边缘L(fix)的范围内分别选取背景的像素点色度、明度,设置单次修补覆盖的面积为S(fix),取均值等于S(fix)范围内色度、明度算术平均u、标准差o的二维高斯分布,并做高斯插值;完成后,选取新的S{i},用i的方法对剩余的空白进行插值,重复选取新的S{i},用i的方法对剩余的空白进行插值的步骤,直到所有空白被填充;再选取下一个特征s=(poss,posi,para,l),重复I再选取下一个特征s=(poss,posi,para,l)的操作,直到集合{S}对应全部特征留下的空白被填充。
上述的步骤b)包括识别特征、存储特征、识别背景、存储背景。
识别特征包括对于集合{S},提取出每个元素s=(poss,posi,para,l),将s的标签为l,将s对应在原图中的图像片段记为Image-s,以标签l为基准,在图像库中所有等同于l标签的图像生成集合{image-s},其中每个元素记为image-sc;使用图像相似比对模型model-sim,输入image-s和image-sc,获得相似度sim;使image-s与{image-s}集合中的全部元素做iii中的比对,选取sim最大的那个image-sc,记录image-sc的序号Seq-sc;将Seq-sc元素***s=(poss,posi,para,l)元素中,这时有元素s=(poss,posi,para,l,seq-sc)。
存储特征包括对于集合{S},每个元素s,存储子元素posi para seq-sc l。
识别背景包括对于填充后的背景图Image(b),使用model模型识别背景图Image(b)特征,同样可以得到结果(poss,posi,para,l),选取poss值最大的那个元素,记录元素为Sb=(poss,posi,para,l);在Sb中,以标签l在背景数据库中取出所有背景图片,使用模型model-sim逐个比对,选取sim值最大的背景图片image-b-sim,记录序号为Seq-b,将Seq-b***Sb元素,得到新元素Sb=(poss,posi,para,l,seq-b)。
存储背景包括对于元素Sb=(poss,posi,para,l,seq-b),存储para、l、seq-b三个子元素;对于背景图,获得整张图片全部像素的色彩算术均值ub,获得全部像素的明度算术均值ur;存储ubur两个数值;最终得到压缩后的图片为({S(posi,para,l,seq-sc)},Sb(para,l,seq-b),ub,ur)。
其中上述的步骤c)包括解压缩特征、解压缩背景。
解压缩特征包括取出压缩图片文件中的集合{S(posi,para,l,seq-sc)},其中每个元素记为s=(posi,para,l,seq-sc);对于元素s,其子元素seq-sc,按照序号在特征图数据库中寻找对应的特征图片,记为image-f;重复步骤ii,得到集合{S}中全部元素对应的image-f。
解压缩背景包括取出压缩图片文件中的元素Sb、ub、ur;按照图像尺寸创建一个width*height的图像,图像的填充色为ub,明度为ur,此图像记作image-bb。
步骤d)精细的变形和位置还原包括特征变形、特征还原。
特征变形包括对于{S}集合中的每个元素s和其对应的特征图片image-f,按照para元素记录的图像尺寸,对image-f进行放大、缩小,S元素中的子元素posi,按照posi坐标将image-f放置在image-bb上。
特征还原包括对于集合{S}中全部元素进行ii的操作,并且按照元素S在集合{S}中的顺序将image-f放置到image-bb上。
步骤e)在背景库中抽取背景再现,包括还原背景,还原背景包括对于元素Sb、ub、ur,在Sb中子元素为seq-b、l,在标签l对应的背景库中寻找序号为seq-b的背景,记为image-sb;对image-sb按照尺寸width*height进行放大缩小;将image-bb叠加到image-sb上。
步骤f)使用高斯模糊,模糊image-sb、image-bb、image-f叠加边缘处的缝隙,平滑不同图层的接缝和边缘。最终生成特征近似的图片,实现解压缩。
Claims (10)
1.一种基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,其特征在于:步骤如下,
a)、构建一智能学习模型,模型识别图像中的各个关键元素,然后筛选出相关的特征;
b)填充图片,剩下背景图Image(b),然后存储识别出的特征和关键元素,将压缩后的背景图层存储,最终得到压缩后的图片;
c)、解压缩,调取关键元素,从元素库中匹配元素原型,然后根据元素的位置将元素还原到图像的位置,依次还原多个元素;
d)、依据每个元素的特征,将元素库中调取的元素进行精细的变形和位置还原;
e)、在背景库中抽取背景再现;
f)、使用高斯模糊,模糊叠加边缘处的缝隙,平滑不同图层的接缝和边缘;
h)、生成最终的特征近似的图片,实现解压缩。
2.如权利要求1所述的基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,其特征在于:所述的步骤a)包括构建一智能学习模型,输入图像Image,模型通过深度学习获取图像中存在的元素集合{f1,f2,…,fn},然后拆分图像,分别标记所有特征元素集合的坐标和相对位置生成坐标集合{p1,p2,…,pn},生成要素集合{s};针对集合{S}中的任意一个元素,按照其坐标和尺寸从原始图片Image中截取对应的子图,原图Image中将会存在丢失特征图片要素的空洞,用周围背景插值来实现漏洞的空白。
3.如权利要求2所述的基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,其特征在于:所述的元素集合包括、长宽width、height、每个像素点的明度和色彩范围R、图像Image可以构成width*height的矩阵,设定该矩阵为一个集合{Input};
所述的模型记为model,所述的模型model的输入设置为一个二维向量,尺寸设置为Size=Size(width)*Size(height),所述的Size(x)方法将{Input}矩阵尺寸限定在可以接受的范围;
将Input输入模型model中,得到输出为一个特征比率向量Possibility、特征坐标向量Position、尺寸向量Para、特征标签向量Label,所述的向量均为一位向量,长度都为识别出的特征个数Number(features);
分别对位取出Possibility、position、para、label中的每个单元,合并为一个元素s=(poss,posi,para,l),这些元素合并为要素集合{S};
所述的对于特征元素s=(poss,posi,para,l)对应的空白,将在空白边缘L(fix)的范围内分别选取背景的像素点色度、明度,设置单次修补覆盖的面积为S(fix),取均值等于S(fix)范围内色度、明度算术平均u、标准差o的二维高斯分布,并做高斯插值;完成后,选取新的S{i},用i的方法对剩余的空白进行插值,重复选取新的S{i},用i的方法对剩余的空白进行插值的步骤,直到所有空白被填充;再选取下一个特征s=(poss,posi,para,l),重复I再选取下一个特征s=(poss,posi,para,l)的操作,直到集合{S}对应全部特征留下的空白被填充。
4.如权利要求1或3所述的基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,其特征在于:所述的步骤b)包括识别特征、存储特征、识别背景、存储背景,最终得到压缩后的图片。
5.如权利要求3所述的基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,其特征在于:所述的步骤b)包括识别特征、存储特征、识别背景、存储背景;所述的识别特征包括对于集合{S},提取出每个元素s=(poss,posi,para,l),将s的标签为l,将s对应在原图中的图像片段记为Image-s,以标签l为基准,在图像库中所有等同于l标签的图像生成集合{image-s},其中每个元素记为image-sc;使用图像相似比对模型model-sim,输入image-s和image-sc,获得相似度sim;使image-s与{image-s}集合中的全部元素做iii中的比对,选取sim最大的那个image-sc,记录image-sc的序号Seq-sc;将Seq-sc元素***s=(poss,posi,para,l)元素中,这时有元素s=(poss,posi,para,l,seq-sc);所述的存储特征包括对于集合{S},每个元素s,存储子元素posi para seq-sc l;所述的识别背景包括对于填充后的背景图Image(b),使用model模型识别背景图Image(b)特征,同样可以得到结果(poss,posi,para,l),选取poss值最大的那个元素,记录元素为Sb=(poss,posi,para,l);在Sb中,以标签l在背景数据库中取出所有背景图片,使用模型model-sim逐个比对,选取sim值最大的背景图片image-b-sim,记录序号为Seq-b,将Seq-b***Sb元素,得到新元素Sb=(poss,posi,para,l,seq-b);
所述的存储背景包括对于元素Sb=(poss,posi,para,l,seq-b),存储paralseq-b三个子元素;对于背景图,获得整张图片全部像素的色彩算术均值ub,获得全部像素的明度算术均值ur;存储ubur两个数值;最终得到压缩后的图片为({S(posi,para,l,seq-sc)},Sb(para,l,seq-b),ub,ur)。
6.如权利要求1或5所述的基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,其特征在于:所述的步骤c)包括解压缩特征、解压缩背景。
7.如权利要求5所述的基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,其特征在于:所述的步骤c)包括解压缩特征、解压缩背景;所述的解压缩特征包括;取出压缩图片文件中的集合{S(posi,para,l,seq-sc)},其中每个元素记为s=(posi,para,l,seq-sc);对于元素s,其子元素seq-sc,按照序号在特征图数据库中寻找对应的特征图片,记为image-f;重复步骤ii,得到集合{S}中全部元素对应的image-f;
解压缩背景包括取出压缩图片文件中的元素Sb、ub、ur;按照图像尺寸创建一个width*height的图像,图像的填充色为ub,明度为ur,此图像记作image-bb。
8.如权利要求7所述的基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,其特征在于:所述的步骤d)精细的变形和位置还原包括特征变形、特征还原。
9.如权利要求7所述的基于机器学习实现图片高密度压缩、解压缩的方法,其特征在于:所述的步骤e)包括还原背景,所述的还原背景包括对于元素Sb、ub、ur,在Sb中子元素为seq-b、l,在标签l对应的背景库中寻找序号为seq-b的背景,记为image-sb;对image-sb按照尺寸width*height进行放大缩小;将image-bb叠加到image-sb上。
10.如权利要求7所述的基于机器学***滑不同图层的接缝和边缘。
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